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Using analytic network process to analyze problems for implementing turn-key construction projects in Taiwan 被引量:3
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作者 王丹绮 王隆昌 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2011年第2期558-567,共10页
The turn-key construction project is implemented in Taiwan not by a single company but by a make-shift group of several companies. Hence,problems to coordinate the professional construction management (PCM) and the su... The turn-key construction project is implemented in Taiwan not by a single company but by a make-shift group of several companies. Hence,problems to coordinate the professional construction management (PCM) and the supervising architectural company often occur for the lack of long-term experience to work together. The various factors that affect the implementation of turn-key projects currently practiced in Taiwan are analyzed using the analytic network process (ANP). The objective is to study how the twelve key factors in the four layers of "Role assignment","Signing contract","Operational procedures" and "Losing capital investment" affect the progress of implementing the turn-key project in Taiwan. The results reveal that "Delay in payment" has the most negative influence with 15.62% weighing factor; "Latent risk" comes next with 11.14% weighing factor,and "Responsibility of construction company for project quality" is the third with 10.79% weighing factor. 展开更多
关键词 turn-key turn-key construction company professional construction management analytic network process (ANP)
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Batch Process Modelling and Optimal Control Based on Neural Network Model 被引量:6
2
作者 JieZhang 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期19-31,共13页
This paper presents several neural network based modelling, reliable optimal control, and iterative learning control methods for batch processes. In order to overcome the lack of robustness of a single neural network,... This paper presents several neural network based modelling, reliable optimal control, and iterative learning control methods for batch processes. In order to overcome the lack of robustness of a single neural network, bootstrap aggregated neural networks are used to build reliable data based empirical models. Apart from improving the model generalisation capability, a bootstrap aggregated neural network can also provide model prediction confidence bounds. A reliable optimal control method by incorporating model prediction confidence bounds into the optimisation objective function is presented. A neural network based iterative learning control strategy is presented to overcome the problem due to unknown disturbances and model-plant mismatches. The proposed methods are demonstrated on a simulated batch polymerisation process. 展开更多
关键词 批量处理 神经网络模型 聚合 重复学习控制 最佳控制
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Research on Networked Rapid Product Development Process
3
作者 NI Yan-rong, FAN Fei-ya, JIN Ji-wen, YAN Jun-qi (CIM Institute, Department of Mechanical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030, China) 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第S1期158-159,共2页
Today the cycle time of the product develop is requ ir ed to be shortened. At the same time the requirement of the customers becomes mo re and more diverse and complex. The capability of the develop unit is limited b ... Today the cycle time of the product develop is requ ir ed to be shortened. At the same time the requirement of the customers becomes mo re and more diverse and complex. The capability of the develop unit is limited b ecause of the existence of heterogeneous systems and distributed environments. I n this paper, we bring forward a new approach to solve the problem in product de velopment process. We also settle part key technologies in it. A great deal of information from all kinds of sources in the distributed develop ment process is interweaved. The solution to organize the workflow and manage th e information in the process is called for anxiously. We use a new approach that is asynchronous and synchronous coupling product development approach based on the network. The approach extends the develop process from the time axis. Then t he activities in the process are organized from the asynchronous and synchronous aspects. The state of every activity projects at the ASN (active semantic netwo rk). The ASN includes decision system, intelligent agent, user interface and net work. The ASN decides the types and states of the activities and deals with the couple relationship among them. The knowledge stored in ASN is open to all users through the relative interfaces. Every specialist keeps contact with their user s relying on collaborative platform implements CSCW (computer support collaborat ive work) that integrated product/process design and development. The lack of gl obal communication in product development process can be prevented in the most d egree. The key technologies that exist in the asynchronous and synchronous coupling pro duct develop approach include: integrated development structure, orderly organiz ation of information, transparent management of process, agile transfer of infor mation and rapid prototype. The development process can be completed quickly by these technologies. The technologies involve wide content. In this paper, we dis cuss some key technologies. We validate the approach by the projectrapid response manufacturing a pplication in the distributed environment. The expensive device, high technology and low using lead to RE (Rapid engineering) and RP (Rapid prototype) service a pplication by the network. RE and RP develop rapidly due to the accelerated prod uct development process. RE and RP application service platform is built in the project. 展开更多
关键词 distributed environment asynchronous and synchro nous coupled active semantic network product development process
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基于马尔可夫判定过程的光纤网络入侵检测方法 被引量:2
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作者 郭海智 贾志诚 李金库 《激光杂志》 北大核心 2025年第3期193-198,共6页
为了可以精准实现光纤网络入侵检测,提出基于马尔可夫判定过程的光纤网络入侵检测方法。通过频域分块技术对光纤网络信号展开信号提纯,利用经验模态分解方法对入侵信号进行初始检测,采用模糊层次分析法确定网络接入行为信用度,对于信用... 为了可以精准实现光纤网络入侵检测,提出基于马尔可夫判定过程的光纤网络入侵检测方法。通过频域分块技术对光纤网络信号展开信号提纯,利用经验模态分解方法对入侵信号进行初始检测,采用模糊层次分析法确定网络接入行为信用度,对于信用度较高的接入行为直接通过,剩余接入行为则利用马尔可夫判定过程展开判定,由此实现入侵检测。实验结果表明,该方法能够快速、准确检测入侵信号,特别是针对Pording数据集所遭受侵入式窃听行为,检出率高达0.985。在整个实验中,该方法检出率的最小值也可以达到0.920,平均检测误判率、平均检测漏判率的最大值分别为0.01、0.02。这说明该方法显著提升光纤网络的安全性和稳定性,为保障网络安全提供有力的支持。 展开更多
关键词 马尔可夫判定过程 光纤网络 经验模态分解 模糊层次分析法 入侵检测
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DMIFD:一种基于深度学习的多模态工业故障诊断方法
5
作者 尹刚 朱淼 +3 位作者 颜玥涵 王怀江 江茂华 刘期烈 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期215-227,共13页
基于深度学习的故障诊断是当前工业安全智能化管理的重要研究方向。工业实际生产中故障时常发生,导致生产效率下降,严重时会造成停产甚至人员伤亡。由于生产环境复杂多变,导致故障特征难以提取和识别,且工业现场需要实时监测和快速诊断... 基于深度学习的故障诊断是当前工业安全智能化管理的重要研究方向。工业实际生产中故障时常发生,导致生产效率下降,严重时会造成停产甚至人员伤亡。由于生产环境复杂多变,导致故障特征难以提取和识别,且工业现场需要实时监测和快速诊断,传统故障诊断方法通常依赖专家经验进行特征提取和模式识别,难以适应复杂动态的工业环境。针对上述问题,提出了一种基于深度学习的多模态工业故障诊断方法。采用极端梯度提升(XGBoost)筛选与工业故障相关的工艺参数,以此作为模型输入的多模态数据。通过深度极限学习机(DELM)提取生产工艺参数的非线性和高维特征,识别出异常状态的工业设备,并利用霜冰优化算法(RIME)优化DELM的关键参数,使模型达到最佳性能。RIME-DELM输出正常状态的设备样本,异常设备样本则继续输入至深度置信网络(DBN)和最小二乘支持向量机(LSSVM),对异常样本进行故障类型的具体判别。将所提出的方法应用于铝电解生产过程,验证了模型的有效性。经铝电解生产现场实验结果表明,该模型的异常状态检测的准确率为97.96%,F1-score为0.9753,故障类型诊断的准确率为96.75%,Macro-F1分数为0.9447,通过消融实验、与常见深度学习模型对比,本文构建的DMIFD模型诊断精度更高,为实际工业生产的故障诊断提高了更准确、可靠的支持。 展开更多
关键词 深度学习 故障诊断 多模态融合 神经网络 过程控制
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基于随机森林算法的航空器火灾风险综合评价
6
作者 宋洋 周融泽 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第13期5696-5704,共9页
为解决民航运输航空器火灾风险管理体系不健全、风险评价方法较主观、片面的问题,针对风险因素指标的分析与评估提出一种基于随机森林集成算法的综合风险评价方法。首先,根据“人-机-环-管”系统(man machine environment management, M... 为解决民航运输航空器火灾风险管理体系不健全、风险评价方法较主观、片面的问题,针对风险因素指标的分析与评估提出一种基于随机森林集成算法的综合风险评价方法。首先,根据“人-机-环-管”系统(man machine environment management, MMEM)理论以近20年的航空器火灾事故原因调查情况建立风险指标体系;其次,采集相关领域研究学者专家对指标之间关联关系的评分,采用网络分析(analytic network process, ANP)进行评价分析获取主观性的风险指标权重结果;统计数据库内20年中重大航空器火灾事故的致因情况并分类计算其先验概率,采用贝叶斯网络(Bayesian network, BN)动态分析方法进行逆向推理,获得各风险因素的概率分布情况;最后,引入随机森林算法综合分析指标主客观赋权情况,建立随机森林回归模型得到特征指标预测值及重要度,为运行单位进行火灾风险控制提出科学有效的建议。研究结果表明,5项指标安检遗漏危险品、隐患未及时排除、零部件故障、鸟击、地表温度过高是航空器火灾事故中最关键的风险因素。 展开更多
关键词 航空器火灾 网络层次分析 贝叶斯网络 随机森林 风险评价
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钢桥塔中锚室焊接变形预测与工艺优化 被引量:2
7
作者 强斌 谢云杰 +4 位作者 雷电 杨洪 陈虎 郭红艳 李亚东 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期459-467,共9页
为优化钢桥塔中锚室的焊接工艺,减小焊接变形,采用Abaqus有限元软件对马鞍山公铁两用长江大桥钢塔中锚室的焊接过程进行了仿真模拟。与三维激光扫描所测实际焊接变形进行对比,仿真结果相对误差基本小于20%,验证了模拟的合理性。进而系... 为优化钢桥塔中锚室的焊接工艺,减小焊接变形,采用Abaqus有限元软件对马鞍山公铁两用长江大桥钢塔中锚室的焊接过程进行了仿真模拟。与三维激光扫描所测实际焊接变形进行对比,仿真结果相对误差基本小于20%,验证了模拟的合理性。进而系统分析了焊接方向、焊接顺序及边界约束对中锚室焊接变形的影响,建立了涵盖128组焊接变形的数据库。通过深度神经网络算法,对焊接工艺参数进行优化筛选,获得最优工艺组合,最大变形值较初始焊接工艺下的变形值降低约40%。优化后的焊接工艺能够有效减少焊接变形,提高制造精度,可为钢桥塔的实际焊接提供可靠的理论依据和技术支持。 展开更多
关键词 钢桥塔中锚室 焊接变形预测 三维激光扫描 深度神经网络 焊接工艺优化
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基于广义换热网络的质量交换网络质能比拟及全局优化 被引量:1
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作者 肖媛 陈怡 +1 位作者 刘思琪 崔国民 《化工进展》 北大核心 2025年第1期121-134,共14页
质量交换网络是过程系统高效经济回收污染物或杂质的重要途径,其中组分浓度的小尺度特征对于其求解域和全局优化性能存在一定限制。基于质量传递和能量传递比拟理论,本文假设了单位高度塔板提供有效传质的塔板质量,建立了非连续传质的... 质量交换网络是过程系统高效经济回收污染物或杂质的重要途径,其中组分浓度的小尺度特征对于其求解域和全局优化性能存在一定限制。基于质量传递和能量传递比拟理论,本文假设了单位高度塔板提供有效传质的塔板质量,建立了非连续传质的板式塔和广义换热器的比拟关系;在此基础上,将小尺度质量交换网络比拟为广义换热网络,进而采用节点非结构模型和强制进化随机游走算法对广义换热网络进行全局优化;最后,将优化所得的广义换热网络回归为质量交换网络,使其满足传质可行性约束。算例分析表明,该方法可有效拓展质量交换网络搜索空间,提升流股匹配的多样性和全局优化性能。同时,灵活调整比拟尺度和协调系数能够进一步丰富优化路径,提升最优解的质量,获得了R2S3算例和R2S2算例优于文献最优的结构。 展开更多
关键词 过程系统 质量交换网络 质能比拟 广义换热网络 全局优化 强制进化随机游走算法
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需求响应下计及高耗能工业负荷生产流程的经济调度模型
9
作者 廖思阳 肖雨朵 +3 位作者 徐箭 李玲芳 徐宪东 贾宏杰 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第3期22-30,共9页
水泥厂等高耗能工业负荷用电量大、改造成本低,具备相当可观的调节潜力,但其复杂的工艺要求与严格的过程约束限制了企业参与需求响应的积极性。为此,文中提出一种需求响应下计及水泥厂负荷生产流程的经济调度模型。首先,基于最新发布的... 水泥厂等高耗能工业负荷用电量大、改造成本低,具备相当可观的调节潜力,但其复杂的工艺要求与严格的过程约束限制了企业参与需求响应的积极性。为此,文中提出一种需求响应下计及水泥厂负荷生产流程的经济调度模型。首先,基于最新发布的需求侧市场化响应电价政策提出价格和激励联合需求响应策略,挖掘长期削峰填谷和短时供需不平衡混杂场景下负荷侧可调潜力。然后,分析水泥厂的典型生产过程,利用状态任务网方法刻画各生产环节的耦合关系,提出生产流程约束以保障功率调节过程中的生产安全,构建面向需求响应的水泥生产流程经济调度模型,为水泥厂制定经济性最优的安全生产计划。最后,基于水泥厂生产数据进行算例仿真分析。结果表明,所提模型能够在保障工业企业生产安全的前提下,降低其综合用电成本,提升企业参与需求响应积极性,实现企业生产用电需求与网侧调度需求的兼顾。 展开更多
关键词 工业负荷 需求响应 状态任务网 生产流程 经济调度
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基于模糊网络层次分析和群决策的测试性指标分配方法
10
作者 张超 房颖涛 +2 位作者 董志杰 何世烈 周振威 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第8期2570-2580,共11页
合理分配测试性指标是当前装备论证过程中的一项重要工作内容。针对按故障率分配等经典方法存在的计算方式单一等问题,提出一种基于模糊网络层次分析和群决策的测试性指标分配方法。首先,构建测试性指标影响因素权重评价体系,采用三角... 合理分配测试性指标是当前装备论证过程中的一项重要工作内容。针对按故障率分配等经典方法存在的计算方式单一等问题,提出一种基于模糊网络层次分析和群决策的测试性指标分配方法。首先,构建测试性指标影响因素权重评价体系,采用三角模糊数矩阵进行评分,运用网络层次分析法进行计算,利用群决策思想避免权重冲突。其次,引入S型函数,改进测试性指标分配函数,克服线性分配的局限性。最后,在机载系统上进行测试性指标分配应用验证。结果表明,该方法不仅有效结合客观计算与主观分析的优势,而且还综合考虑各项因素,是一种更为有效的测试性指标分配方法。 展开更多
关键词 测试性指标分配 三角模糊判断矩阵 网络层次分析法 群决策 S型函数优化
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基于主从机分流的流程生产安全监测数据流调度方法
11
作者 张伟 张业成 +1 位作者 张充 赵挺生 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期2175-2183,共9页
流程生产安全监测是其安全风险控制和事故预防的主要技术手段,而监测数据是安全管控与决策的重要依据。现有的安全监测组网架构中,传感器节点多、数据量大,使得无线传感网络的信道负载较重,容易出现数据时延、丢失等问题,影响安全管控... 流程生产安全监测是其安全风险控制和事故预防的主要技术手段,而监测数据是安全管控与决策的重要依据。现有的安全监测组网架构中,传感器节点多、数据量大,使得无线传感网络的信道负载较重,容易出现数据时延、丢失等问题,影响安全管控决策的及时性和准确性。为此,针对典型流程生产场景的安全风险因素,明确其传感器部署方案及无线传感网络数据传输架构,提出基于主从机分流的安全监测数据流调度机制和方法,采用数据的拥堵指数与频率异常指数作为数据流性能评估的主要指标。以化工聚合反应釜为工程场景,检验了当反应釜数量和安全监测数据量增加时启动从机为主机分担数据流量后的性能改进,有利于保障安全监测数据有序传输和风险控制的有效性。 展开更多
关键词 流程生产 无线传感网络 安全监测 信道负载 数据流调度
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响应面法结合深度神经网络优化刺五加果多糖提取工艺 被引量:3
12
作者 苏适 董立强 +3 位作者 黎莉 王双侠 王喜庆 张金凤 《包装与食品机械》 北大核心 2025年第2期66-74,共9页
为提高刺五加果多糖的提取率,提出基于Box-Behnken响应面法与深度神经网络模型(deep neural network,DNN)协同优化的微波辅助离子液体提取工艺。通过响应面设计,筛选微波功率、离子液体浓度、提取时间及料液比等参数,并构建二次回归模型... 为提高刺五加果多糖的提取率,提出基于Box-Behnken响应面法与深度神经网络模型(deep neural network,DNN)协同优化的微波辅助离子液体提取工艺。通过响应面设计,筛选微波功率、离子液体浓度、提取时间及料液比等参数,并构建二次回归模型;利用DNN模型解析多因素间非线性关系,优化工艺条件。结果表明,DNN模型得到的最优工艺条件为微波功率350 W、离子液体浓度0.6 mol/L、提取时间35 min、料液比1∶24(g/mL),多糖提取率为16.71%,高于响应面法优化的提取工艺结果。体外抗氧化试验显示,刺五加果多糖对羟基自由基、DPPH自由基和ABTS^(+)·自由基的半数抑制浓度(IC_(50))分别为2.36,2.05,2.47 mg/mL。研究为刺五加果在功能性食品及抗衰老保健品开发中的应用提供理论依据。 展开更多
关键词 刺五加果 多糖 工艺优化 响应面法 深度神经网络 抗氧化活性
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基于抽象标签序列与大语言模型的业务过程自动生成
13
作者 朱锐 肖鸿浩 +4 位作者 李文鑫 胡泉舟 宋俊巧 胡胜男 陈晔婷 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第5期1639-1650,共12页
大语言模型的迅速发展对企业领域的业务过程管理产生了提高效率、降低成本、增强客户体验和促进创新等显著影响。业务过程管理(BPM)中的业务过程自动生成具有模拟业务过程进行业务改进以及将复杂的业务过程可视化等重大意义。所提出的... 大语言模型的迅速发展对企业领域的业务过程管理产生了提高效率、降低成本、增强客户体验和促进创新等显著影响。业务过程管理(BPM)中的业务过程自动生成具有模拟业务过程进行业务改进以及将复杂的业务过程可视化等重大意义。所提出的业务过程自动生成方法能够整合到实际业务场景中,以帮助改善业务过程并提高效率。所提方法分为以下几个部分,首先将业务过程文本经过信号词库转化为抽象标签序列,其次构建提示模板从大语言模型中得到抽象标签的邻接表从而确定抽象标签之间的连接关系得到一张初始图,随后将初始图输入到归纳式图神经网络进行监督学习训练,最后预测出活动间直接时序关系并将其转化为过程图。实验表明,所提方法在预测活动间时序关系的总体F1-分数达到了0.67,在预测顺序、并发和无关系的时序关系上领先基线方法和大语言模型的方法,在选择关系上能够领先基线方法但落后于大语言模型的方法。 展开更多
关键词 大语言模型 业务过程管理 业务过程自动生成 图神经网络
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茶香风味蒸馏酒工艺优化及挥发性风味成分分析
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作者 汪江波 夏啸 +5 位作者 毛春奎 陈家豪 何超 蔡凤娇 张瑞景 徐健 《中国酿造》 北大核心 2025年第5期233-238,共6页
为了提高茶叶副产物的利用率,以新鲜麦芽(即发芽大麦)与绿茶梗作为混合发酵原料,采用传统固态发酵制备茶香风味蒸馏酒。以感官评分和乙酸乙酯含量为评价指标,在单因素试验基础上,采用中心组合设计(CCD)试验以及人工神经网络(ANN)分析结... 为了提高茶叶副产物的利用率,以新鲜麦芽(即发芽大麦)与绿茶梗作为混合发酵原料,采用传统固态发酵制备茶香风味蒸馏酒。以感官评分和乙酸乙酯含量为评价指标,在单因素试验基础上,采用中心组合设计(CCD)试验以及人工神经网络(ANN)分析结合遗传算法对其发酵工艺进行优化,并采用气相色谱-质谱联用(GC-MS)法测定酒体挥发性风味成分。结果表明,最佳发酵工艺条件为:绿茶梗添加量7%、熟粮含水率52%、酒曲添加量0.7%,发酵时间7 d,发酵温度25℃。在此优化条件下,茶香风味蒸馏酒的乙酸乙酯含量为0.46 g/L,感官评分为86.67分,酒精度为55%vol。基于GC-MS共检测出31种挥发性风味物质,其中,醇类5种、酯类16种、醛酮类5种及其他类5种。酯类物质含量最高,占所有风味物质含量的52%。茶香风味蒸馏酒茶香浓郁,口感醇厚,风味典型,一定程度上丰富了茶酒种类。 展开更多
关键词 茶香风味蒸馏酒 绿茶梗 人工神经网络分析 挥发性风味成分 乙酸乙酯 感官评分
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城市固废焚烧过程神经网络控制研究综述
15
作者 汤健 田昊 +1 位作者 余文 乔俊飞 《自动化学报》 北大核心 2025年第9期1951-1973,共23页
城市固废焚烧(MSWI)已成为解决城市环境问题并实现可再生能源循环利用的主流技术,其对应系统具有参数多、耦合性强、非线性显著等特性,需采用先进过程控制技术以确保平稳高效的运行.鉴于此,进行面向MSWI过程神经网络控制(NNC)综述以弥... 城市固废焚烧(MSWI)已成为解决城市环境问题并实现可再生能源循环利用的主流技术,其对应系统具有参数多、耦合性强、非线性显著等特性,需采用先进过程控制技术以确保平稳高效的运行.鉴于此,进行面向MSWI过程神经网络控制(NNC)综述以弥补该领域的缺失和促进深入研究.首先,描述典型MSWI过程工艺,分析其控制问题与控制目标,明确控制复杂性,概述NNC及其在管理此类复杂系统方面的优势;其次,综述面向控制的机理与数据驱动焚烧炉模型;随后,简要分析和介绍非NNC控制器设计在MSWI过程的研究现状;接着,详细综述面向NNC的浅层和模糊控制器设计、网络参数、网络结构和事件触发在线更新算法以及稳定性分析的研究现状,并进行控制性能分析;然后,展望未来研究方向;最后,总结了本文在促进NNC向MSWI过程控制具身智能化发展中的贡献. 展开更多
关键词 城市固废焚烧 先进过程控制 神经网络控制 参数在线更新 结构自组织 事件驱动控制
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基于神经网络的碎磨流程数学建模方法研究
16
作者 姜志宏 刘秋萍 《金属矿山》 北大核心 2025年第6期188-194,共7页
在选矿工艺中,碎磨流程是关键的物料准备阶段。针对传统碎磨流程数学模型建模方法中未考虑设备本征参数问题,在破碎阶段采用技术成熟的矩阵模型,同时利用神经网络的多特征融合能力,对磨矿流程中的设备结构特征和给料粒级分布进行处理,... 在选矿工艺中,碎磨流程是关键的物料准备阶段。针对传统碎磨流程数学模型建模方法中未考虑设备本征参数问题,在破碎阶段采用技术成熟的矩阵模型,同时利用神经网络的多特征融合能力,对磨矿流程中的设备结构特征和给料粒级分布进行处理,建立神经网络-矩阵混合模型(Back Propagation-Matrix Model,BP-MM)。以碎磨制样短流程为例,基于破碎实验数据构建颚式破碎机、对辊破碎机的矩阵模型,利用神经网络方法构建融合磨盘间隙参数的盘式碎磨机BP神经网络模型,搭建碎磨制样短流程的BP-MM混合模型。以平均绝对误差、均方根误差和决定系数为评价指标,将BP-MM混合模型的预测结果与JKSimmet仿真结果进行对比。结果表明,BP-MM混合模型预测误差控制在3%以内,当磨盘间隙为0.1 mm时,碎磨制样短流程磨矿产品粒度≤0.15 mm。BP-MM混合模型建模方法可处理多特征与多参数融合的输入数据,有效提高建模精度和预测性能,为碎磨流程控制优化提供新思路。 展开更多
关键词 碎磨流程 矩阵模型 神经网络 粒度分布
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基于双重时间卷积网络与生成对抗网络的时序序列异常检测
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作者 王红霞 牛宇浩 《计量学报》 北大核心 2025年第7期1030-1040,共11页
随着数字制造化产业的发展,数据安全检测、系统监控分析等应用场景中数据量的不断增加,对于数据异常检测的要求日益提高。提出了一种基于双重时间卷积网络与生成对抗网络(GAN)的异常检测(MdtGAN)算法。首先通过生成对抗网络的设计策略... 随着数字制造化产业的发展,数据安全检测、系统监控分析等应用场景中数据量的不断增加,对于数据异常检测的要求日益提高。提出了一种基于双重时间卷积网络与生成对抗网络(GAN)的异常检测(MdtGAN)算法。首先通过生成对抗网络的设计策略构建其基本结构;其次在全局和局部时间卷积网络(GaL-TCN)生成器中通过设计双重时间卷积网络对时间序列进行历史信息处理,其中的注意力机制和单层Transformer编码器使其能够快速地执行知识推理,实现对于时间序列的分布预测使其能够生成符合真实数据分布的时间序列;最后提出基于极值理论的动态阈值设定方法,减少了需要手动调节的参数量以及对于先验知识的需要。实验结果表明,在4个公开数据集上MdtGAN与近几年优秀的基准方法相比,将F1分数平均提高了1.27%,训练时间减少了70.69%,为无监督异常检测提供了一种新的解决方案。 展开更多
关键词 数据处理 生成对抗网络 时间序列 异常检测 双重时间卷积网络 注意力机制 动态阈值
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考虑配电网全过程韧性提升的多类型韧性资源分布鲁棒机会约束规划 被引量:2
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作者 程杉 冉涛 +4 位作者 喻磊 原吕泽芮 傅桐 徐其平 王海东 《电网技术》 北大核心 2025年第1期157-166,I0062-I0067,共16页
针对现有配电网韧性提升策略研究侧重于某一阶段、考虑韧性资源单一、刻画线路故障不确定性不全面等问题,提出了考虑配电网全过程韧性提升的多类型韧性资源分布鲁棒机会约束规划方法。首先,构建了基于Wasserstein距离的风场强度与线路... 针对现有配电网韧性提升策略研究侧重于某一阶段、考虑韧性资源单一、刻画线路故障不确定性不全面等问题,提出了考虑配电网全过程韧性提升的多类型韧性资源分布鲁棒机会约束规划方法。首先,构建了基于Wasserstein距离的风场强度与线路故障概率、风机出力阈值之间强耦合下的不确定性模糊集。其次,建立了基于极端灾害时序特性的“预防-应急-抢修”双层三阶段配电网分布鲁棒机会约束规划模型对多类型韧性资源进行联合部署、调度。然后,进一步对模型进行线性化处理,并基于条件风险价值理论(conditional value-at-risk,CVaR)和强对偶理论将所提分布鲁棒模型转化为混合整数二阶锥规划问题。最后,基于算例数字仿真验证了所提方法能够保障强不确定环境下配电网的韧性和供电可靠性。 展开更多
关键词 配电网规划 全过程韧性提升 分布鲁棒机会约束 Wasserstein距离 条件风险价值理论
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基于聚类神经网络的光纤网络节点异常识别算法
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作者 原娇杰 焦梦甜 赵杰文 《激光与红外》 北大核心 2025年第3期466-471,共6页
为了提高光纤网络节点异常的识别准确率与识别速度,提出了一种基于聚类神经网络的节点异常识别算法。通过聚类计算完成输入数据的预分类,解决传统分类识别算法容易陷入局部最优的问题。将预分类后的测试数据分组作为输入层,并将聚类权... 为了提高光纤网络节点异常的识别准确率与识别速度,提出了一种基于聚类神经网络的节点异常识别算法。通过聚类计算完成输入数据的预分类,解决传统分类识别算法容易陷入局部最优的问题。将预分类后的测试数据分组作为输入层,并将聚类权值和聚类度作为隐藏层的加权系数,提高异常信号的识别度。实验对光纤网络中64个FBG节点进行测试,分别采用温度递变、重物撞击及周期振动模拟异常信号。对比实验结果显示,三种异常信号均存在的混叠条件下,本算法的识别准确率为80.3%、92.8%和91.6%,比不进行预分类的神经网络算法提升了约20%。在四种测试情况下,本算法的测试结果最优。对相同数据量测试时,本算法的速度仅为SVM算法的1/2,验证了本算法具有更好的时效性。 展开更多
关键词 聚类神经网络 预分类处理 聚类度 异常信号识别
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基于双网络双服务器架构的碱回收智能控制系统及优化方法
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作者 汤伟 郑晓虎 +3 位作者 王孟效 王其林 周国庆 高启帆 《中国造纸》 北大核心 2025年第2期16-25,86,共11页
目前,大部分制浆造纸厂的减排脱碳效果不佳,信息化水平较低。本研究以碱回收工段为例,提出了基于双网络双服务器架构的碱回收智能控制系统。该系统基于双环以太网双冗余服务器架构,下位机选用西门子S7-400系列PLC控制器,CPU和I/O模块等... 目前,大部分制浆造纸厂的减排脱碳效果不佳,信息化水平较低。本研究以碱回收工段为例,提出了基于双网络双服务器架构的碱回收智能控制系统。该系统基于双环以太网双冗余服务器架构,下位机选用西门子S7-400系列PLC控制器,CPU和I/O模块等硬件均采用冗余设计,对碱回收蒸发、燃烧和苛化工段进行稳定可靠的分散控制;上位机配备Web服务器、企业办公互联网和远程服务通道,不仅可以增强系统内部的信息共享能力,还可实现对系统的远程诊断与维护;最后,采用高级控制算法对各工段的重要参数进行优化控制。实际应用结果表明,该系统不仅可有效提升黑液的处理效率,还可以减少生产过程的能量损失,并为碱回收工段智能化和信息化转型升级提供依据。 展开更多
关键词 碱回收工艺流程 双网络双服务器架构 高级控制算法 软测量 粒子群优化
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